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MLSC-RMM分两个层次：第一层是学习对象模型层，第二层是学习资源库模型层。
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Bayesian learning is used in conjunction with RMM for belief update.
对RMM中的信念更新采用贝叶斯学习方法，使智能体可以确定其它智能体的准确模型并实时更新信息。
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RMM通过缓存发出数据和输入数据来实现较高级别的可靠性（在标准的多点广播之上）。
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The total memory footprint of RMM and individual buffer sizes is configurable.
RMM总的内存占用和缓存大小是可配置的。
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Core groups rely on DCS, which uses a reliable multicast message ( RMM) system for transport.
核心组依赖于DCS，它使用可靠的多播消息（RMM）系统来进行传输。
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